W dzisiejszym szybko zmieniającym się krajobrazie zagrożeń presja na specjalistów ds. bezpieczeństwa informatycznego jest większa niż kiedykolwiek wcześniej. Z badania ankietowego na temat naruszeń bezpieczeństwa cybernetycznego w 2018 r. wynika, że w ciągu 12 miesięcy ponad 43 proc. przedsiębiorstw doświadczyło naruszeń lub ataków w tym zakresie.[1] Jednocześnie regulacje takie jak RODO zmieniły wymagania dotyczące prywatności danych, co sprawia, że zespoły ds. bezpieczeństwa są przeciążone i znajdują się pod presją, która zwiększa ryzyko pojawienia się błędu ludzkiego.
Aby przedsiębiorstwa mogły chronić swoje dane, a co za tym idzie także pracowników i klientów, jednocześnie zachowując zgodność z normami prawnymi, niezbędne jest zautomatyzowanie procesów związanych z bezpieczeństwem cybernetycznym. Obecnie specjaliści każdego dnia w sposób manualny przeszukują i analizują posiadane przez przedsiębiorstwa dane w celu identyfikacji zagrożeń. Wprowadzając automatyzację tych procesów, firmy z góry mogą wyeliminować jeden z najbardziej prawdopodobnych czynników niepowodzenia, czyli błąd ludzki. Takie podejście pozwala specjalistom ds. bezpieczeństwa cybernetycznego skoncentrować się na strategii i realizacji celów biznesowych, zamiast na manualnej analizie danych.
W ostatnim czasie na rynku pojawiła się nowa generacja automatycznych rozwiązań z zakresu analizy porównawczej. Rozwiązania te wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do dostarczania informacji o tym, jakie dane zostały zabezpieczone. Co ważne, technologie te mogą zaoferować jeszcze bardziej inteligentne rozwiązania dzięki rozumieniu wzorców zachowań w bazach danych i aplikacjach. Analizując to, co uważa się za normalne, są one w stanie zasygnalizować anomalie, które mogą okazać się atakiem. Dodatkowo, kolejną zaletą wykorzystania sztucznej inteligencji jest fakt, że system taki będzie się uczył wraz z pojawieniem się nowych zagrożeń.
Nowoczesne rozwiązania dzięki wykorzystaniu logiki matematycznej, umożliwiają platformom cloudowym aktywne zarządzanie zadaniami, w tym ocenę bezpieczeństwa, wykrywanie zagrożeń i zarządzanie polityką, jak również automatyzację rekomendacji bezpieczeństwa dla klientów. Rozwiązania te mogą również monitorować infrastrukturę chmury w celu wykrycia nietypowych wzorców użytkowania, jak również stosować formalne narzędzia rozumowania, aby chronić wrażliwe dane przed wyciekiem. Pozwala to również na wykrycie błędów przed ich wprowadzeniem na rynek. Idąc dalej, automatyzacja będzie kluczowym czynnikiem wpływającym na poprawę bezpieczeństwa cybernetycznego firmy.
“Amazon Web Services stosuje technologię automatycznego rozumowania i logiki matematycznej, dzięki czemu jest w stanie wykrywać błędne konfiguracje, które mogłyby potencjalnie odsłonić wrażliwe dane organizacji. Dodatkowo, centra danych oraz architektura sieciowa AWS zbudowane są tak, aby spełnić najbardziej restrykcyjne wymagania. Dzięki temu AWS może zapewnić najwyższej klasy poziom bezpieczeństwa chmury, które określa jako “udowodnione bezpieczeństwo.” – komentuje Tomasz Stachlewski, Principal Solutions Architect w Amazon Web Services.
[1] https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2018-04/cyber-security-breaches-survey-2018-main-report.pdf
